package com.atbeijing.bigdata.spark.core.rdd.instance

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark01_Instance_Memory {

    def main(args: Array[String]): Unit = {

        val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Instance")
        val sc = new SparkContext(conf)

        // TODO  RDD - 创建 - 从内存中
        val seq = Seq(1,2,3,4)
        val set = Set(1,2,3,4)

        // parallelize : 并行
        val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(set.toList)

        // makeRDD的底层其实调用的就是parallelize方法，所以两个方法没有任何区别
        // makeRDD推荐使用
        val rdd1: RDD[Int] = sc.makeRDD(seq)

        rdd.collect().foreach(println)
        println("*******************************")
        rdd1.collect().foreach(println)

        sc.stop()
    }
}
